Django入门

本文介绍如何安装 Django 1.7 版本,并提供了一个使用 Django 和 MongoDB 开发笔记应用程序的实例教程。此外还包含如何通过 Django 构建个人博客系统的详细步骤。

1. Django安装1.7

pip install -v django==1.7.1
 https://andrew-liu.gitbooks.io/django-blog/content/kai_fa_huan_jing_he_django_an_zhuang.html

2. 安装缺少的package: 

pip install name_packege

2. How to Build your First Django APP: notebook :https://pub.scotch.io/@mwaleh/how-to-build-a-notes-app-using-django-and-mongodb

4. 使用django开发博客: https://djangogirlstaipei.gitbooks.io/django-girls-taipei-tutorial/content/django/views_and_urlconfs.html



基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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